Wie kann man wieder aus dieser Matrix das original Signal gewinnen, sprich wieder rückgängig machen in einen Vektor mit gleicher Länge ohne Informationsverlust?
Also, als Probe für meinen Code transferiere ich ein Audiofile in den Frequenzbereich mittels FFT und dann wieder zurück in den Zeitbereich. Am Ende müsste ja das gleich Signal wieder da sein.
Das Ganze sieht so aus:
Audiosignal wird in Blöcke unterteilt und gefenstert. Dann die FFT angewand. Schließlich wieder IFFT und wieder zusammengefügt.
sig_bl = buffer(sig,Nf,overlap); % Unterteilung des Signals in Blöcke
sig_bl_win = sig_bl.*repmat(windowHanning,1,size(sig_bl,2)); % Fensterung der einzelnen Blöcke
Das Ergebnis von sig2 müsste dem Originalsignal sig entsprechen. Optisch und auch von den Zahlenwerten tut es das auch, aber beim abspielen gibt es grausige Artefakte.
Sieht jemand wo der Fehler liegt?
Das Problem liegt meiner Meinung nach beim Fenstern. Wenn ich das Ganze ohne Fensterung durchführe funktioniert es.
Was muss ich bei der IFFT aufgrund der Fensterung vor der FFT beachten?
Was muss ich bei der IFFT aufgrund der Fensterung vor der FFT beachten?
Ich denke immer noch dass das Problem bei der Fensterung liegt und somit was nach der IFFT zu beachten ist (wie fenstern?).
Vielleicht hat wer einen Vorschlag (Titus?).
Danke!
sig_bl = buffer(sig,Nf,overlap); % Unterteilung des Signals in Blöcke
sig_bl_win = sig_bl.*repmat(windowHanning,1,size(sig_bl,2)); % Fensterung der einzelnen Blöcke
Also, ein Fehler war, dass ich nicht nach der IFFT durch die Fensterfunktion dividiere, sondern mit der Fensterfunktion multipliziere.
Trotzdem bekomm ich am Ausgang noch immer nicht ganz das selbe schöne Signal.
sig_bl = buffer(sig,Nf,overlap); % Unterteilung des Signals in Blöcke
sig_bl_win = sig_bl.*repmat(windowHanning,1,size(sig_bl,2)); % Fensterung der einzelnen Blöcke
% overlap add
sig3 = zeros(Nf*Nc,1);
p = 1;
m = 1;
while p <= 2*N
pl = min(p+Nf-1,2*N+Nf);
yt = sig2(p:pl);
k = min(m+Nf-1,2*N+Nf);
sig3(m:k) = sig3(m:k) + yt;
p = p+Nf;
m = m+overlap;
end
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